维基百科的生命力取决于其参考文献，即支持在线百科全书中信息的来源链接。但有时，这些参考文献存在缺陷——指向失效的网站、错误的信息或不可靠的来源。
10月19日发表在《自然·机器智能》杂志上的一项研究表明，人工智能（AI）可以帮助清理维基百科条目中不准确或不完整的参考文献列表，从而提高其质量和可靠性。
伦敦公司Samaya AI的法比奥·佩特罗尼和他的同事开发了一个名为SIDE的神经网络驱动系统，该系统分析维基百科参考文献是否支持与其相关的论点，并为那些不支持的参考文献提出更好的替代方案。
支持科学新闻报道
如果您喜欢这篇文章，请考虑通过以下方式支持我们屡获殊荣的新闻报道： 订阅。通过购买订阅，您将帮助确保有关塑造我们当今世界的发现和思想的具有影响力的故事能够延续下去。
“鉴于ChatGPT因其臭名昭著的错误和幻觉式引用而闻名，使用人工智能来帮助处理引用似乎很讽刺。但重要的是要记住，人工智能语言模型不仅仅是聊天机器人，”马萨诸塞州沃尔瑟姆市本特利大学研究人工智能的诺亚·詹西拉库萨说。
人工智能过滤器
SIDE经过训练，可以使用现有的精选维基百科文章来识别好的参考文献，这些文章在网站上被推广，并受到编辑和版主的广泛关注。
然后，它能够通过其验证系统识别页面中参考文献质量差的论点。它还可以扫描互联网以寻找可靠的来源，并对替代不良引用的选项进行排序。
为了测试该系统，佩特罗尼和他的同事使用SIDE为它以前未见过的精选维基百科文章建议参考文献。在近50%的情况下，SIDE对参考文献的首选已在文章中被引用。对于其他情况，它找到了替代参考文献。
当SIDE的结果展示给一群维基百科用户时，21%的人更喜欢人工智能找到的引用，10%的人更喜欢现有的引用，39%的人没有偏好。
瑞士苏黎世大学的计算传播科学家亚历山德拉·乌尔曼说，该工具可以为编辑和版主节省检查维基百科条目准确性的时间，但这只有在正确部署的情况下才有可能。“该系统可能有助于标记那些可能不合适的引用，”她说。“但话又说回来，真正的问题是维基百科社区会认为什么最有用。”
乌尔曼指出，测试SIDE系统的维基百科用户更倾向于两种参考文献都不喜欢的可能性是更喜欢人工智能建议的参考文献的两倍。“这意味着在这些情况下，他们仍然会去网上搜索相关的引用，”她说。
本文经许可转载，并于2023年10月19日首次发表。